豬肉肉糜品質(zhì)與安全可見-近紅外光譜快速檢測方法的實驗研究.pdf

1、肉及肉制品是人類獲得蛋白質(zhì)、維生素和礦物質(zhì)等營養(yǎng)成分的重要來源之一，豬肉作為我國生產(chǎn)和消費最大的畜肉產(chǎn)品，已成為人們飲食結(jié)構(gòu)的基本組成部分。隨著人們生活水平的提高和膳食結(jié)構(gòu)的改變，對豬肉品質(zhì)與安全提出了更高的要求。我國作為豬肉生產(chǎn)消費大國，但豬肉產(chǎn)品卻難以進入國際市場，豬肉品質(zhì)檢測技術(shù)和評價方法繁瑣，降低了監(jiān)管機構(gòu)的工作效率，因此實現(xiàn)豬肉品質(zhì)與安全的快速檢測和評價已成為豬肉行業(yè)發(fā)展和保證食品安全的重要環(huán)節(jié)之一。
　　 本研究以新

2、鮮豬肉肉糜為研究對象，利用可見/近紅外光譜分析技術(shù)、現(xiàn)代儀器分析技術(shù)和化學(xué)計量學(xué)方法，開展了豬肉營養(yǎng)品質(zhì)和安全品質(zhì)的快速檢測研究，主要對豬肉肉糜中粗脂肪、肌內(nèi)脂肪、蛋白質(zhì)、水分和14種脂肪酸進行了定量檢測研究，以及不同部位肌肉肉糜的定性鑒別分析研究；針對安全品質(zhì)檢測，對豬肉肉糜摻假檢測和新鮮度的檢測進行了研究，建立了摻假和新鮮度評價方法，對不同建模方法、不同光譜預(yù)處理和不同儀器進行了比較分析。
　　 主要研究結(jié)論如下：
　

3、　 (1)研究了新鮮豬肉肉糜品質(zhì)指標的定量分析。采用便攜式光譜儀對豬肉背最長肌樣本的肌內(nèi)脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量進行了定量檢測，比較了SMLR、PLSR和LS-SVM三種定量方法，結(jié)果表明SMLR模型性能整體較差，PLSR和LS-SVM兩種方法結(jié)果較好，原始光譜建立的3個指標的PLSR模型相對最優(yōu)，OSC光譜預(yù)處理后建立的3個指標的LS-SVM模型相對較優(yōu)，兩種方法建立的肌內(nèi)脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量的相對較優(yōu)模型性能差異不大。進一步采用不

4、同光譜儀對肌內(nèi)脂肪含量的定量分析進行了研究，基于傅立葉變換近紅外光譜所建PLSR和LS-SVM模型結(jié)果差異不大，基于便攜式光譜儀采集可見/近紅外光譜所建PLSR模型結(jié)果優(yōu)于LS-SVM模型，傅立葉變換近紅外光譜所建模型性能優(yōu)于便攜式光譜儀采集的可見/近紅外光譜所建模型；相對最優(yōu)PLSR模型的校正集和預(yù)測集相關(guān)系數(shù)分別為0.964、0.960，RMSEC和RMSEP分別為0.249和0.491，相對最優(yōu)LS-SVM模型的校正集和預(yù)測集相關(guān)

5、系數(shù)分別為0.966、0.960，RMSEC和RMSEP分別為0.249和0.444。為擴大品質(zhì)指標含量的范圍，對采集至豬肉不同部位肌肉的肉糜樣本的品質(zhì)組分定量分析進行了研究，比較了PLSR和LS-SVM兩種定量校正方法對脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量的檢測，對脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量的LS-SVM模型整體好于PLSR模型；對脂肪含量的分析基于傅立葉變換近紅外光譜建立的模型優(yōu)于基于便攜式光譜儀采集光譜建立的模型，對蛋白質(zhì)和水分含量的分析模型基于U

6、SB4000采集光譜建立的模型較優(yōu)；綜合分析脂肪、蛋白質(zhì)和水分含量最優(yōu)分析模型，脂肪和水分含量模型的校正及預(yù)測相關(guān)系數(shù)均高于0.9，模型的預(yù)測精度及穩(wěn)定性均較好，但蛋白質(zhì)含量模型校正及預(yù)測相關(guān)系數(shù)僅高于0.7，模型精度相對較差。
　　 (2)研究了不同部位豬肉肉糜的定性判別分析。主要對4種不同肌肉類型的定性分析，比較了不同儀器，不同定性分析方法和不同光譜預(yù)處理所建鑒別模型的性能。不同光譜預(yù)測對模型性能產(chǎn)生的影響，結(jié)果表明原始光譜

7、或一階微分光譜所建模型的性能較優(yōu)；不同光譜采集儀器的對比結(jié)果表明，便攜式光譜儀獲得的可見/近紅外光譜更適用于不同肌肉類型豬肉肉糜的定性鑒別分析；比較不同的定性分析方法，DA方法所建模型性能略差，PLSDA最優(yōu)模型校正及預(yù)測判別正確率分別為100％和94％，LA-SVMDA最優(yōu)模型校正及預(yù)測判別正確率分別為99％和98％，表明可見/近紅外光譜分析可快速鑒別不同部位豬肉肉糜。
　　 (3)對豬肉肉糜脂肪酸含量進行了定量檢測研究。利用

8、可見/近紅外光譜分析技術(shù)對豬肉背最長肌中14種脂肪酸含量的定量預(yù)測進行了分析，主要比較了不同便攜式光譜儀獲得的不同可見/近紅外光譜建模、PLSR和LS-SVM兩種不同建模方法及不同光譜預(yù)處理所建立的模型結(jié)果，兩種不同的光譜儀和兩種不同的定量分析方法對脂肪酸含量的檢測沒有顯示出明顯的優(yōu)勢，只是對某些指標的檢測結(jié)果有相對較好的預(yù)測結(jié)果：比較C14:0、C16:0、C16:1、C17:0、C18:0、C18:1、C18:2、C18:3、C20

9、:1、C20:4、C20:5、SFA、MUFA和PUFA的相對較優(yōu)定量模型，其中C17:0、C18:3和SFA模型相關(guān)性、模型精度及穩(wěn)定性較優(yōu)，C20:4、C20:5和MUFA模型性能性對略差，各指標檢測精度需要進一步提高。
　　 (4)對豬肉肉糜摻假檢測進行了研究。采用傅立葉變換近紅外光譜儀和便攜式光譜儀USB4000獲得同源摻假和非同源摻假兩類樣本不同等級摻假的可見/近紅外光譜，建立不同等級摻假的定量分析模型。比較PLSR、

10、PCR和MLR三種定量分析方法對不同等級摻假檢測的建模結(jié)果，模型的總體性能差異不大，考慮到模型的穩(wěn)定性、最優(yōu)精度和適應(yīng)性，比較不同波段，不同方法、不同摻假類型的模型性能，便攜式光譜儀的檢測結(jié)果較好，基于多元線性回歸模型的性能較好，對同源摻假檢測，基于可見/近紅外光譜的MLR最優(yōu)模型，校正預(yù)測及交互驗證相關(guān)系數(shù)r分別為0.965、0.958和0.949，RMSEC、RMSEP和RMSECV分別為0.083、0.092和0.100；對非同源

11、摻假檢測，基于可見/近紅外波段的MLR模型性能最優(yōu)，校正預(yù)測及交互驗證相關(guān)系數(shù)r分別為0.961、0.971和0.945，RMSEC、RMSEP和RMSECV分別為0.087、0.078和0.104，模型最穩(wěn)定，預(yù)測精度最好，適用于豬肉肉糜摻假的快速檢測。
　　 (5)研究了豬肉新鮮度的定量評價方法。利用便攜式光譜儀掃描采集保存不同時間豬肉的可見/近紅外光譜，采用SMLR，PCR和PLSR三種定量分析方法建立新鮮度的預(yù)測模型，比

12、較不同預(yù)處理對模型性能的影響，SMLR模型總體性能最差，PCR模型總體性能次之，PLSR模型的總體性能較優(yōu)，3點光譜建立的PLSR模型結(jié)果最優(yōu)，校正預(yù)測及交互驗證相關(guān)系數(shù)r分別為0.970、0.956和0.887，RMSEC、RMSEP和RMSECV分別為2.63 mg/100g、3.45 mg/100g和5.01mg/100g。研究結(jié)果表明，可見/近紅外光譜分析技術(shù)能實現(xiàn)對豬肉新鮮度的快速檢測，對實現(xiàn)監(jiān)測豬肉品質(zhì)安全提供了保障和依據(jù)。